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MySQL面试篇——性能优化

news 文章来源：https://blog.csdn.net/m0_74197695/article/details/146086002 2025/5/10 19:00:50

MySQL性能优化

在MySQL中，如何定位慢查询

慢查询表象：页面加载过慢、接口压测响应时间过长（超过1s）。造成慢查询的原因通常有：聚合查询、多表查询、表数据量过大查询、深度分页查询

方案一：开源工具调试工具：Arthas 运维工具：Prometheus 、Skywalking。工具报表展示中可以看到哪个接口慢，并且能分析出接口中哪部分耗时较多，包括具体的SQL执行时间，这样就能定位到出现问题的SQL。

方案二：MySQL自带慢日志 慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息 /var/lib/mysql/localhost-slow.log。

SQL语句执行很慢，如何优化

可以采用EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息

语法：

- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc

EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;

possible_key 当前sql可能会使用到的索引
key 当前sql实际命中的索引
key_len 索引占用的大小 Extra 额外的优化建议

通过key和key_len两个查看是否可能会命中索引。

type 这条sql的连接的类型，性能由好到差为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、 index、all

system：查询系统中的表
const：根据主键查询
eq_ref：主键索引查询或唯一索引查询
ref：索引查询
range：范围查询
index：索引树扫描
all：全盘扫描

总结：使用MySQL的EXPLAIN命令来分析这条SQL的执行情况。通过key和key_len可以检查是否命中了索引，如果已经添加了索引，也可以判断索引是否有效。通过type字段可以查看SQL是否有优化空间，比如是否存在全索引扫描或全表扫描。通过extra建议可以判断是否出现回表情况，如果出现，可以尝试添加索引或修改返回字段来优化。

MYSQL支持的存储引擎有哪些, 有什么区别

在mysql中提供了很多的存储引擎，比较常见有InnoDB、MyISAM、Memory

InnoDB存储引擎是mysql5.5之后是默认的引擎，它支持事务、外键、表级锁和行级锁
MyISAM是早期的引擎，它不支持事务、只有表级锁、也没有外键，用的不多
Memory主要把数据存储在内存，支持表级锁，没有外键和事务，用的也不多

什么是索引

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构（B+树），这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

索引的底层数据结构

MySQL的默认存储引擎InnoDB使用的是B+树作为索引的存储结构。选择B+树的原因包括：节点可以有更多子节点，路径更短；磁盘读写代价更低，非叶子节点只存储键值和指针，叶子节点存储数据；B+树适合范围查询和扫描，因为叶子节点形成了一个双向链表。

聚簇索和非聚簇索引

聚簇索引是指数据与索引放在一起，B+树的叶子节点保存了整行数据，通常只有一个聚簇索引，一般是由主键构成。

非聚簇索引则是数据与索引分开存储，B+树的叶子节点保存的是主键值，可以有多个非聚簇索引，通常我们自定义的索引都是非聚簇索引。

聚集索引选取规则:

如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

回表查询

通过二级索引找到对应的主键值，到聚集索引中查找整行数据，这个过程就是回表

覆盖索引

覆盖索引是指查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到。

MYSQL超大分页怎么处理

超大分页通常发生在数据量大的情况下，使用LIMIT分页查询且需要排序时效率较低。可以通过覆盖索引和子查询来解决。首先查询数据的ID字段进行分页，然后根据ID列表用子查询来过滤只查询这些ID的数据，因为查询ID时使用的是覆盖索引，所以效率可以提升。

索引创建原则有哪些？

1). 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。

2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。

3). 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。

4). 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。

5). 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。

6). 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。

7). 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

索引失效

1). 违反最左前缀法则如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。匹配最左前缀法则，走索引：

2). 范围查询右边的列，不能使用索引

根据前面的两个字段 name ， status 查询是走索引的，但是最后一个条件address 没有用到索引。

3). 不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

4). 字符串不加单引号，造成索引失效。

由于，在查询是，没有对字符串加单引号， MySQL的查询优化器，会自动的进行类型转换，造成索引失效。

5).以%开头的Like模糊查询，索引失效。如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

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